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DEEPSEEK HARNESS · 생태계 전체 기록

모든 것은 플러그인.

이 사이트는 뭔가요
DSH Wiki는 ai798 Lab이 만든 DeepSeek Harness 생태계 사이트예요. dsh는 오픈소스로 풀린 뒤 149,851 star를 찍었고, 플러그인과 튜토리얼, 직접 써 본 후기와 말싸움이 GitHub, Reddit, X와 여러 매체에 흩어져 있어요 — 이 사이트는 그걸 한곳에 모았어요. 타임라인으로 어떻게 떴는지 훑어보고, 설치 가이드대로 따라 하며 직접 돌려 보고, 추천 플러그인 12개 중에서 깔 걸 고르고, 전 세계에서 써 본 사람들이 실제로 뭐라고 하는지 보면 돼요. 숫자와 명령어는 전부 직접 긁어 온 것이고, 하나하나 원문으로 돌아갈 수 있어요.
빠른 설치 → 사용 가이드
공식 deepseek.com/harness deepseek-ai/deepseek-harness
149,851
공식 repo GitHub star
30
수록 생태계 플러그인
12
추천 플러그인 심층 리뷰
68
1차 자료 정독
실측 데이터
01 / TIMELINE

연대기

공개부터 149,851 star까지 한 걸음씩 — 플러그인, 반응, 데이터를 전부 실제 일어난 날짜에 걸어 뒀어요.
08.13

DeepSeek, Harness v0.1 개발자 프리뷰 오픈소스 공개

저장소가 11:56 UTC에 공개됐고, 공식 계정이 13:02 UTC에 발표 트윗을 올렸어요. MIT 라이선스로 전 세계 agent harness 개발자에게 공개됐고, Cordis 메타 프레임워크로 구동되며, 핵심 철학은 'Everything is a Plugin'이에요. 베이징대학교와 협력한 Cordis 설계 논문 「A Programming Paradigm for Spatiotemporal Composability」도 동시에 발표됐어요. 공개 약 1시간 만에 star 2만을 돌파하며, 기존 기록의 '일' 단위를 '분' 단위로 압축했어요.
공식 발표 트윗 반응 · 좋아요 19.8k / 답글 774
Twitter syndication 인터페이스 직접 수집, 수집일 2026-08-18(자료 038)
저장소 공개 시각 · 2026-08-13 11:56 UTC
pasqualepillitteri.it 보도
첫 1시간 star · 약 1시간 만에 20,000 돌파, 1.5시간에 22,000
pasqualepillitteri.it 보도, KuCoin 속보(자료 020을 통한 재인용)
원문 1 원문 2 원문 3
08.13

V4-Pro 정식판 동시 공개, API 가격 조정은 8월 17일부터

Harness와 같은 날 DeepSeek-V4-Pro-0813 정식판이 발표됐어요. 100만 token 컨텍스트, 최대 384K 출력, Json Output / Tool Calls / Responses API를 지원해요. 같은 공지에서 8월 17일부터 API 가격을 대폭 조정하고 피크/오프피크 요금제를 도입한다고 예고했어요. '가격 파괴자가 더 이상 헐값이 아니다'가 그날 중국어권 미디어의 병행 화제가 됐어요.
V4-Pro 사양 · 컨텍스트 1M / 최대 출력 384K
搜狐(써우후), 网易科技(넷이즈 테크) 보도
가격 조정 예고 · V4-Pro 피크 시간대 출력 6위안 → 27위안/100만 token(+350%), 8-17 적용
网易(넷이즈, 163.com), 新浪财经(시나 파이낸스) 2026-08-13 보도
원문 1 원문 2 원문 3
08.13

Hacker News 736점 헤드라인, 해외 개발자의 첫날 검증대

공개 당일 HN 헤드라인에 올랐어요(736점, 댓글 309개). 기술파는 핫스왑 + RAII식 플러그인 생명주기 설계를 인정했고, jbellis는 '퍼스트파티 harness가 없던 마지막 주류 모델 랩이 드디어 빈칸을 채웠다'고 단언했어요. 비판은 부실한 README와 Node.js 기술 스택에 집중됐어요. The New Stack, Synced(机器之心) 등 영어·중국어 미디어가 같은 날 첫 보도를 냈고, Synced 기사는 최소 5개 플랫폼에 전재됐어요.
HN 화제도 · 736점 / 댓글 309개
HN Algolia API 직접 수집, 수집일 2026-08-18(자료 055)
원문 1 원문 2 원문 3
08.13

생태계 선점 경쟁: 공개 당일 플러그인·리스트 프로젝트 집중 생성

awesome-dsh-plugin 추천 리스트와 커뮤니티 데스크톱 클라이언트 DSH Desktop 모두 오픈소스 공개 당일 만들어졌어요. 8월 11~14일 사이 같은 이름의 awesome 저장소 20개가 자리 선점 경쟁을 벌였고, 0xsline 버전은 공식 공개보다 2일이나 앞서 생성됐어요(비공개 테스트 생태계가 미리 움직였다는 암시죠). 공식 저장소는 Issues 없이 Discussions만 열었는데, 초기 인기 글('독립 클라이언트 + CLI를 빨리 내달라', 166 추천)이 플러그인 수요 지도를 그려 냈어요.
awesome 선점 경쟁 · 이름에 awesome+dsh가 들어간 저장소 20개, 생성일은 08-11~08-14에 집중
GitHub API 검색, 수집일 2026-08-18(자료 016)
당일 생성된 프로젝트의 이후 규모 · awesome-dsh-plugin 7,572 star, DSH Desktop 11,626 star(08-18 기준)
GitHub, 수집일 2026-08-18(자료 015, 009)
원문 1 원문 2 원문 3
08.14

Ollama 공식 지원: 명령어 하나로 DSH 로컬 실행

공개 다음 날 22:30 UTC, Ollama가 DeepSeek Harness 공식 지원을 발표했어요. `ollama launch dsh` 한 줄이면 완전히 로컬에서 실행되고, Ollama web search 플러그인이 기본 탑재되며, trajectory view로 agent의 백그라운드 동작을 관찰할 수 있어요. 대표 생태계 플레이어가 48시간 안에 먼저 손을 내민 셈이고, 'DSH 로컬 프라이빗 실행' 경로의 공식 입구가 됐어요.
트윗 반응 · 좋아요 1.0k / 답글 38
Twitter syndication 인터페이스 직접 수집, 수집일 2026-08-18(자료 041)
원문 1
08.14

대중화의 날: 28시간 만에 star 9.2만 돌파, 중국어권 심층 실측 붐

28시간 만에 star가 9.2만을 넘었어요(보도 기준. 零度解说 영상 제목 기준으로는 '오픈소스 하루 만에 star 6.8만'). QbitAI(量子位)의 심층 실측은 'dsh는 Agent 시대의 안드로이드'라는 명제를 내놓으며, 공식 내장 플러그인이 100개 이상이고 Plugin Store 입구가 이미 예약돼 있다고 밝혔어요. 零度解说, NeuralNine, AI超元域 등 중국어·영어 영상이 집중 공개되면서, DSH는 개발자 화제에서 일반 테크 대중으로 확산됐어요.
28시간 star · >92,000
pasqualepillitteri.it 보도
24시간 star(집계 기준 불일치) · 68,000(estimated)
零度解说(중국어 유튜브 채널) 영상 제목 기준. 12h≈50k / 28h≈92k라는 보도 기준과 차이가 있어 한쪽을 쓸 때는 명시 필요
공식 기본 탑재 플러그인 · 100+ 개, Plugin Store 자리는 이미 예약됨
量子位(중국 AI 매체) 실측 기사(자료 058)
零度解说 재생 수 · 72,170회(4일간)
yt-dlp 직접 수집, 수집일 2026-08-18(자료 064)
원문 1 원문 2 원문 3
08.15

48시간 만에 star 10만 돌파: 기록 선언과 진위 논쟁

X 인플루언서 ℏεsam이 '48시간 안에 10만 돌파, GitHub 역대 최고 성장 저장소, OpenClaw보다 빠르다'고 선언했고, Jen Zhu는 같은 날 '3일 만에 11.4만'이라는 수치를 내놨어요. r/tech_x의 369 업보트 인기 글은 star 수 진위 대논쟁에 불을 붙였어요. '스타 조작 봇이 GitHub를 망쳤다' 대 'GitHub 사용자는 전문 개발자다'의 구도였죠. 참고: 'GitHub 역사상 최고 속도'는 공식 인증도 권위 있는 제3자 인증도 없으므로, 인용할 때는 '미디어와 커뮤니티에 따르면'이라고 써야 해요.
48시간 star · 100,000+
ℏεsam(@Hesamation) X 게시물
3일 기준 · 114,000
Jen Zhu(@jenzhuscott) X 게시물
약 2일 시점 정확값 · 95,386 star / 8,826 fork
Flowtivity 분석 기사
논쟁 게시물 화제도 · 업보트 369 / 댓글 108
arctic-shift 아카이브(스냅샷 08-17), 자료 023
원문 1 원문 2 원문 3
08.15

V4-Pro '토끼굴': Minimal 모드가 곧 RL 학습 환경

r/DeepSeek 인기 글이 중국어 커뮤니티의 장문 분석을 번역해 옮겼어요. V4-Pro API 뒤에는 '사고 사슬 지문'이 서로 다른 여러 버전이 숨어 있는 것으로 의심되고, 가장 강한 '신급 버전'은 바로 DSH Minimal 모드에서 발굴됐다는 내용이에요. 결정적 증거는 공식 저장소의 8월 10일 commit 'fix(preset): align minimal agent with RL composition'. 최다 추천 결론은 'V4 Pro GA가 DSH minimal 환경에 과적합됐다'였고, 'harness가 모델 성능을 좌우하는 결정 변수'라는 명제를 경험담에서 메커니즘 차원으로 끌어올렸어요.
게시물 화제도 · 업보트 157 / 댓글 23
arctic-shift 아카이브(스냅샷 08-16), 자료 031
벤치마크 점수 대조 · Minimal 99/96 vs Standard 91
게시물 내 커뮤니티 대조 실험(자료 031, 032)
원문 1
08.15

커뮤니티의 메커니즘급 돌파: dsh-anchored-standard 벤치마크 91→98/99

커뮤니티 개발자 xiaobright가 '토끼굴' 발견을 바탕으로 하이브리드 플러그인을 만들었어요. 첫 요청에서 모델에게 Minimal과 거의 같은 환경을 보여줘 RL로 학습된 추론 궤도에 '앵커링'한 뒤, 곧바로 완전한 Standard 도구 세트를 해제하는 방식이에요. 벤치마크 점수가 91에서 98/99로 올랐고, 통제 변인 실험(첫 요청의 도구 schema가 결정적 변수)도 함께 제시됐어요. 공개 이틀 만에 커뮤니티가 검증 가능한 메커니즘급 돌파를 만들어 냈고, 'Everything is a Plugin'의 오픈소스 배당이 처음으로 실증된 셈이에요.
네 가지 구성의 벤치마크 점수 · Standard 91 / PTC 92 / Minimal 99·96 / Anchored Standard 98·99
r/accelerate 게시물 내 대조 실험(자료 032)
게시물 화제도 · 업보트 47 / 댓글 2
arctic-shift 아카이브(스냅샷 08-17)
원문 1
08.16

4일 차, star 13.5만 돌파

여러 출처 교차 기준으로 4일 차에 135,042 star, 13,592 fork를 기록했어요. 비교하자면 DeepSeek 자사의 R1은 당시 star 2만까지 5.7일이 걸렸고, 순수 속도 종전 기록인 Grok-1은 약 1.2일이었는데, DSH는 같은 거리를 1시간 남짓 만에 주파했어요.
4일째 star · 135,042 star / 13,592 fork(날짜는 estimated)
자료 020 다중 출처 교차 확인, pasqualepillitteri.it 「4일째 13.5만 돌파」
비교 기준 · R1은 2만 star까지 5.7일, Grok-1은 약 1.2일
pasqualepillitteri.it 보도
원문 1 원문 2
08.16

서드파티 모델·캐시 실증: DSH는 DeepSeek만의 것이 아니다

r/LocalLLaMA의 한 사용자가 Qwen 3.8 27b를 DSH에 물려 10시간 연속 실행하고 '정말 놀랍다'는 실측 평가를 남겨, 모델 플러그인화의 범용성을 입증했어요. 'DSH 캐시 적중률이 정말 그렇게 대단한가'라는 질문 스레드는 플러그인 실증 집결지가 됐고, 첫 플러그인 디렉터리 사이트 dshplugin.online은 Show HN에 올랐어요. 생태계가 구경에서 재현 가능한 실증으로 옮겨 가기 시작했어요.
Qwen 실측 게시물 · 업보트 139 / 댓글 46
arctic-shift 아카이브, 자료 030
캐시 관련 후속 질문 스레드 · 업보트 14 / 댓글 29
arctic-shift 아카이브, 자료 033
원문 1 원문 2 원문 3
08.17

공식 v0.1.0-rc.7 릴리스: Job Panel이 Codex와 Claude Code까지 관리

공식 팀이 공개 기간 중 유일하게 확인되는 release(pre-release, 12:01)를 내놨어요. 플러그인이 자체 설정 카드를 등록할 수 있고, Job Panel이 Codex와 Claude Code 하위 agent 작업을 통합 관리하며, MCP/ACP가 지속형 이미지 첨부를 지원해요. minimal 모드의 지속형 Bash 지연 같은 문제도 수정됐어요. '경쟁 harness를 하위 agent로 관리한다'는 이야기가 커뮤니티 해석에서 공식 기능이 된 순간이에요.
release · v0.1.0-rc.7, 2026-08-17 12:01, Pre-release(주요 내용 원문은 github.json 참고)
GitHub releases 페이지 직접 수집, 2026-08-18
원문 1
08.17

API 새 가격 발효: 피크 시간 최대 3배 넘게 인상, 커뮤니티는 'pricing 롤백' 소원

8월 13일 예고된 가격 조정이 정식 발효됐어요. V4-Flash 피크 출력이 2→9위안, V4-Pro는 6→27위안/백만 token(+350%)이 됐고, 캐시 적중 가격 인상 폭은 기준에 따라 최대 1100%에 달해요. 동시에 피크/오프피크 요금제가 도입돼 오프피크는 50% 할인이에요. Discussions에는 'pricing 롤백' 소원 글과 '량신(梁神)은 할인해 줄까' 같은 인기 글이 올라왔고, QbitAI(量子位)의 기사 제목 '나는 그 가격 인상을 용서했다'가 중국어권의 정서를 보여주는 주석이 됐어요.
피크 시간대 출력 가격 · V4-Flash 2→9위안, V4-Pro 6→27위안/100만 token(+350%)
网易(넷이즈, 163.com), 搜狐(써우후) 보도
최대 인상률 기준 · 1100%(캐시 히트 가격: V4-Flash 0.02→0.10위안, V4-Pro 0.025→0.30위안)
新浪财经(시나 파이낸스) 2026-08-17 보도
커뮤니티 반응 · Discussions #61 「pricing 롤백」 좋아요 30, #32 「梁神(량원펑)이 할인해 줄까」 좋아요 28
GitHub Discussions 직접 수집, 2026-08-18
원문 1 원문 2 원문 3
08.17

커뮤니티 첫 '필수 플러그인 리스트'와 불량 플러그인 성토

신생 커뮤니티 r/DeepSeekHarness에 첫 큐레이션 플러그인/skills/MCP 인덱스 글이 올라왔어요. 같은 날 '불량 플러그인 하나가 플러그인 시스템 전체를 무너뜨릴 수 있다'는 경고 글이 올라오면서, 단일 장애점이 플러그인화 아키텍처에서 처음으로 지목된 반면교사가 됐어요. 트레이딩 분석 플러그인 dsh-trading은 Show HN에 올랐고요. 생태계가 축제 분위기에서 '리스트 정리 + 흠집 찾기' 단계로 넘어갔어요.
게시물 화제도 · 필수 설치 목록 게시물 업보트 1, 불만 게시물 업보트 1(새 게시판 콜드 스타트라 화제도는 낮지만 공개 초기 첫 사례이고 주제 독점성 때문에 선정)
arctic-shift 아카이브, 자료 036, 037
원문 1 원문 2 원문 3
08.18

5일 만에 star 15만, topic 생태계 저장소 6,716개

자료실 1차 수집(GitHub API) 기준 149,856 star, 15,364 fork, watch 627이에요. topic dsh-plugin에는 이미 6,716개 저장소가 등록됐고, 1위 open-design은 88,304 star에 달하며, Volcengine의 OpenViking 같은 빅테크 프로젝트가 top 10에 진입했어요. 같은 날 저녁 무렵 저장소 페이지는 이미 151.3k를 표시했어요. 5일 만에 DSH는 발표 트윗 하나에서 데스크톱, 메모리, 비전, 디자인을 아우르는 완전한 플러그인 생태계로 자랐어요.
공식 저장소 · 149,856 star / 15,364 fork / watch 627
GitHub API 1차 수집, 2026-08-18(자료 020, 001)
당일 페이지 기준 · 151.3k star / 15.6k fork / 638 watch
GitHub 저장소 페이지 직접 수집, 2026-08-18 추가 수집분(API 수집보다 늦은 시점)
생태계 규모 · topic dsh-plugin 저장소 6,716개, 1위 open-design 88,304 star
GitHub Search API, 2026-08-18(자료 007, 008)
원문 1 원문 2 원문 3
02 / DEPLOY

설치와 실행

0에서 실행까지 4단계. 모든 명령어는 공식 README와 하나하나 대조했어요.
01

CLI 설치

npx 명령어 한 줄로 바로 실행돼요. macOS / Linux / Windows 모두 지원하고, Node 22.19+면 충분해요.
02

모델 연결

DeepSeek API key를 입력하거나, Ollama를 연결해 로컬에서 돌리는 모델을 그대로 쓸 수 있어요.
03

실행

터미널에서 바로 시작하세요. 명령줄이 싫다면 dsh web으로 브라우저 인터페이스를 띄우면 돼요.
04

첫 플러그인 설치

추천 목록에서 하나 골라 설치해 보세요 — 여기서부터, 모든 것은 플러그인이에요.
npx @deepseek-ai/dsh web pnpm dsh plugin --profile web add dsh-smooth-stream
빠른 체험 →
npx로 설치 없이 바로 실행, 공식 추천 방식
소스 설치 →
저장소 clone 후 pnpm 빌드, 수정도 실험도 자유
전체 사용 가이드 →
모델 설정부터 플러그인 설치까지 한 편으로 완주
03 / PLUGINS

추천 플러그인

설치할 가치가 있는 플러그인 12개. 각각 설치 명령어, 사용법, 실제 평판까지 담았어요.
dsh-anchored-standard 3,423 star

미니멀로 시작해, 풀 화력으로.

2단계 preset이에요. 초반엔 미니멀 모드로 노이즈를 줄이고, 중반에 표준 도구 전체 세트로 자동 전환해요. 커뮤니티 대조 실험에서 벤치마크 점수를 91에서 98로 끌어올렸어요. 참고: 작성자는 적극적인 개발을 중단한 상태예요.
설치는 한 줄로 끝나지 않습니다. 상세 페이지에서 전체 명령어를 확인하세요 →
설정 / preset
open-design 88,304 star

dsh를 당신의 디자인 엔진으로.

오픈소스판 Claude Design이자 로컬 우선 데스크톱 앱이에요. dsh에 연결하면 텍스트로 고치는 대로 실시간으로 결과물이 나와요. 생태계에서 가장 큰 프로젝트예요.
od agent setup deepseek-harness
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디자인 / 데스크톱 앱
DeepSeek-Reasonix 34,683 star

DeepSeek 네이티브 터미널 코딩 Agent.

프리픽스 캐시 안정성을 중심으로 설계돼 장시간 무인 작업 실행이 가능해요. npm TypeScript 라인은 이미 legacy이고, 주력 개발은 Go로 옮겨 갔어요.
npm i -g reasonix
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터미널 Agent / CLI
OpenViking 28,891 star

Volcengine이 만든 Agent 컨텍스트 데이터베이스.

메모리, 지식 RAG, Skills를 통합 관리해요. L0/L1/L2 3단계 검색으로 token을 아끼고, 빅테크가 뒷받침하는 프로젝트예요.
pip install openviking --upgrade
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메모리 / 스토리지
colleague-skill 23,139 star

퇴사한 동료, 디지털로 재고용.

선배의 문서, 코드 스타일, 말버릇까지 담아 '그 사람처럼 일하는' Skill로 만들어요. 이른바 디지털 생명 1.0, 생태계 전체에서 화제성 1위 프로젝트예요.
설치는 한 줄로 끝나지 않습니다. 상세 페이지에서 전체 명령어를 확인하세요 →
skill / 지식 복제
EverOS 12,081 star

하나의 메모리, 어디서든 통용.

휴대용 메모리 레이어예요. 로컬 우선, Markdown 네이티브로, 여러 agent 앱이 스스로 진화하는 메모리 하나를 공유해요.
uv pip install everos
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메모리 / 스토리지
awesome-dsh-plugin 7,572 star

플러그인 찾기는 여기서부터.

소스 코드를 사람이 직접 검증한 추천 플러그인 디렉터리예요. 약 800+개 플러그인을 20개 카테고리로 정리했고, 플러그인 마켓 dshmarket도 함께 운영돼요.
설치는 한 줄로 끝나지 않습니다. 상세 페이지에서 전체 명령어를 확인하세요 →
디렉터리 / 리스트
dsh-web-ui 4,097 star

dsh에 얼굴을 달다.

Web UI 플러그인 풀 패키지예요. 작업 보드, Git 그래프, 모바일 원격, 스킨 센터까지 — 그래픽 인터페이스가 필요하면 이걸 설치하세요.
dsh plugin --profile web add @linxin666/dsh-web-ui-all
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UI
smooth-stream 21 star

중국어권 커뮤니티가 만든 스트리밍 출력 플러그인.

cordis.patch.yml로 3단계 preset을 조절할 수 있어요. star 수는 많지 않지만 중국어권에서는 꽤 화제예요.
pnpm dsh plugin --profile web add dsh-smooth-stream
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경험 / 출력 에디터 추천
token-anxiety 0 star

비용 불안, 그 자리에서 해소.

비용을 실시간으로 계산해요. Explain 명령어가 token이 어디에 쓰였는지 건건이 설명해 주고, 가격표는 curl 한 줄로 동기화돼요.
dsh plugin --profile web add dsh-token-anxiety
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비용 / 과금 에디터 추천
modlens 2,789 star

텍스트 전용 모델에 눈을 달다.

dsh 최초의 비전 플러그인이에요. 이미지 한 장을 붙여 넣으면 구조화된 JSON 증거를 바로 돌려주고, 10개 엔진 페일오버를 지원해요.
npx -y @deepseek-ai/dsh plugin --profile web add @liustack/modlens@3.18.3
복사
비전 / 멀티모달 에디터 추천
EchoBird 3,063 star

원클릭 설치와 모델 전환기.

Claude Code, Codex, dsh 같은 CLI의 설치와 전환을 한곳에서 관리해요. 비개발자 입문용으로 첫손에 꼽혀요.
curl -fsSL https://echobird.ai/install.sh | sh
복사
도구 / 인스톨러
추천 플러그인 12개 전체 보기 →
04 / GITHUB

GitHub 동향

공식 저장소의 star 수와 릴리스, 커뮤니티 토론 소식을 담았어요.
STAR
08.1308.18 · 149,856
RELEASE
v0.1.0-rc.7
전체 Release
DISCUSSION

독립 클라이언트+CLI를 빨리 내주고, vscode 지원 플러그인도 내주세요!

50
05 / RANKING

플러그인 랭킹

생태계 플러그인을 star 순으로 정렬하고, topic에 편승한 관련성 낮은 프로젝트는 걸러 냈어요. star 수는 2026-08-18 실측값이에요.
01
open-design 디자인
88,304
02
DeepSeek-Reasonix 터미널 Agent / CLI
34,683
03
OpenViking 메모리 / 스토리지
28,891
04
23,139
05
voyager 도구 / 브라우저 확장
19,593
06
archify skill
13,847
07
EverOS 메모리 / 스토리지
12,081
08
11,852
전체 플러그인 랭킹 →
06 / INTEL

1차 자료 68건, 전부 정독 가능

공식 문서, 심층 보도, 커뮤니티 토론, 영상 튜토리얼까지 — 자료마다 요약, 핵심 문장, 데이터 주석이 붙어 있어요. 이 사이트 모든 콘텐츠의 원천이에요.
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07 / VOICES

DSH 사용자의 말

X와 Reddit에 올라온 DSH와 각 플러그인에 대한 진짜 목소리. 모든 항목에 원문 링크가 달려 있어요.
X @Hesamation · 2026-08-15
DeepSeek Harness is now the fastest growing GitHub repo, passing 100K stars in under 48 hours, even faster than OpenClaw. very positive community reaction: > unusually well designed architecture with tools, session log, agent loop, subagents, all being replaceable plugins > UI
DeepSeek Harness가 현재 GitHub에서 가장 빠르게 성장하는 저장소예요. 48시간도 안 돼 star 10만을 넘겼고, OpenClaw보다도 빨라요. 커뮤니티 반응은 매우 긍정적이에요. > 도구, 세션 로그, agent 루프, 하위 agent까지 전부 교체 가능한 플러그인이라는, 보기 드물게 잘 설계된 아키텍처 > UI… (본문이 여기서 잘림)
2338 좋아요 원문
X @eliebakouch · 2026-08-13
amazing release. it's a web UI with multiple harnesses inside it, you can spawn claude code and codex agent through their SDK "deepseek harness" supports different "modes" by default (which are harnesses): code mode with programmatic tool calling (in typescript), bash+edit
굉장한 릴리스예요. 여러 harness를 품은 Web UI로, SDK를 통해 claude code와 codex agent를 스폰할 수 있어요. 'deepseek harness'는 기본적으로 여러 '모드'(사실상 각각이 harness죠)를 지원해요. 프로그래매틱 도구 호출(TypeScript)을 쓰는 code mode, bash+edit… (본문이 여기서 잘림)
1250 좋아요 원문
X @jenzhuscott · 2026-08-13
DeepSeek Harness v0.1's Cordis-powered design is probably one of the cleanest expressions of agent architecture I've seen: every capability - model adapters, tool registries, session logs, sandboxes, orchestration loops, and even the UI a is a 1st class plugin w typed services,
DeepSeek Harness v0.1의 Cordis 기반 설계는 제가 본 agent 아키텍처 중 가장 깔끔한 표현일 거예요. 모델 어댑터, 도구 레지스트리, 세션 로그, 샌드박스, 오케스트레이션 루프, 심지어 UI까지 — 모든 기능이 타입화된 서비스(typed services)를 갖춘 일급 플러그인이에요… (본문이 여기서 잘림)
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Reddit u/stealthispost · 2026-08-15
**Anchored Standard** (xiaobright/dsh-anchored-standard) does a clever hybrid: 1. First model request: presents V4 Pro with essentially the same environment as Minimal... 2. As soon as it makes its first real tool call/reply, it unlocks the full Standard toolset... The author found that the tool schema on that first request appears to be the decisive variable.
Anchored Standard(xiaobright/dsh-anchored-standard)는 영리한 하이브리드를 구현했어요. 1. 첫 모델 요청에서 V4 Pro에게 Minimal과 사실상 동일한 환경을 보여주고… 2. 첫 실제 도구 호출/응답이 발생하는 순간 완전한 Standard 도구 세트를 해제해요… 작성자는 첫 요청에 담긴 도구 schema가 결정적 변수로 보인다는 사실을 발견했어요.
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Reddit u/for4f · 2026-08-15
the anchored standard result is the one that got me. 98/99 with the full toolset handed back after the first call kills the 'fewer tools = fewer mistakes' explanation, which was the obvious alternative. so it really does come down to what the model sees at init. kinda fits the RL story though. train a model inside one specific scaffold and it'll behave best inside that scaffold, first message included.
저를 제대로 사로잡은 건 anchored standard 결과예요. 첫 호출 이후 전체 도구 세트를 돌려주고도 98/99라니, 가장 그럴듯한 대안 설명이던 '도구가 적을수록 실수도 적다'를 완전히 무너뜨리죠. 결국 핵심은 초기화 시점에 모델이 무엇을 보느냐예요. RL 스토리와도 맞아떨어져요. 특정 스캐폴드 안에서 학습된 모델은 그 스캐폴드 안에서 가장 잘 작동하고, 첫 메시지도 예외가 아니니까요.
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Reddit u/somerussianbear · 2026-08-16
I saw the dsh-anchored-standard plugin yesterday, the popularity of this thing and what it promised, and decided to give it a try on porting the approach to a Pi extension, cause I really like that harness and wouldn't like to have a harness just for DeepSeek. It works, I managed to replicate the whole thing. All thinking uses "We ...", as flagged by xiaobright as being the trace of a superior version of DeepSeek v4 Pro.
어제 dsh-anchored-standard 플러그인을 봤는데, 인기와 약속한 효과를 보고 이 접근을 Pi 확장으로 이식해 보기로 했어요. 그 harness를 정말 좋아해서 DeepSeek 전용 harness를 따로 두고 싶지 않았거든요. 실제로 작동했고, 전체를 재현하는 데 성공했어요. 모든 사고가 'We ...'로 시작하는데, xiaobright가 표시한 대로 이건 더 강력한 버전의 DeepSeek V4 Pro가 남긴 흔적이에요.
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